R cuenta con varios paquetes de funciones que permiten trabajar con bases SQL con facilidad. A continuación vamos a ver algunas herramientas y ejemplos de como trabajar las bases de datos de la BdeC con R.

Paquetes

Hay dos paquetes útiles para trabajar bases SQL DBI y RODBC. Asimismo, dplyr cuenta con funciones que permiten exportar las consultas a formato SQL.

library(RODBC)
library(tidyverse)
library(dbplyr)

Conexión a la base y consultas

Me conecto a la base con la funcion odbcDriverConnect.

ch <- odbcDriverConnect(
  connection = "Driver=SQL Server; Server=BC-RETA;
                Database=Estimaciones_copia;
                UID=estimaciones_consulta;
                Pwd=Esti.bc.201923"
  )

Consulta SQL

sqlQuery permite utilizar el codigo de sql en R. La consulta se inserta como string.

En esta consulta seleccionamos se combinan 5 tablas y se selecciona para el cultivo trigo, en la campaña 18/19, en el nivel tecnologico alto, en la zona Retaa 5 las dosis de fertilizacion promedio.

consulta_Ruben <- sqlQuery(channel = ch, query = "--/////////////////////////////////////////////
--@id_consulta
--6 Fertilización
--7 Herbicidas
--8 Insecticidas
--3 Siembra
--10 Tratamiento de semilla
--9 Fungicidas
--/////////////////////////////////////////////
--@id_grano
--1 Trigo
--2 Cebada
--3 Girasol
--4 Sorgo
--5 Soja 1°
--6 Soja 2°
--7 Maíz 1° Temprano
--8 Maíz 1° Tardio y 2°
--/////////////////////////////////////////////
--@id_nivel
--1 Alto
--2 Medio
--3 Bajo
--/////////////////////////////////////////////
--@id_zona
--1     I   NOA
--2     IIe NEA Este (Chaco y Formosa)
--3     III Ctro N Cba
--4     IV  S Cba
--5     Vc  Ctro N SFe
--6     VI  Núcleo Norte
--7     VII Núcleo Sur
--8     VIII    Ctro E ER
--9     IX  N LP-OBA
--10    X   Ctro BA
--11    XI  SO BA-S LP
--12    XII SE BA
--13    XIII    San Luis
--14    XIV Cuenca Sal
--15    XV  Corrientes-Misiones
--16    IIo NEA Oeste (este de Sgo. del Estero)
--17    Vn  Norte SFe
--/////////////////////////////////////////////
--@id_campaña
--1  2010/2011
--2  2011/2012
--3  2012/2013
--4  2013/2014
--5  2014/2015
--6  2015/2016
--7  2016/2017
--8  2017/2018
--9  2018/2019
--10 2019/2020
declare @id_campaña int
declare @id_consulta int
declare @id_grano int
declare @id_nivel int
declare @id_zona int
set @id_campaña= 9 -- 2018/2019
set @id_consulta= 6--Fertilización
set @id_grano = 1 --Trigo
set @id_nivel= 1 -- nivel 1
set @id_zona = 5 -- Vc  Ctro N SFe 
SELECT (SELECT descripcion
                  FROM      Tipo_promedios
                  WHERE   (id = 1)) AS des_prom, 1 AS tipo_promedio, xx.id, xx.id_grano,
                          gg.descripcion AS des_grano, cc.id_tipo_pregunta, cc.id_caract, 
                            cc.descripcion AS des_caract, nn.descripcion AS des_nivel, xx.id_nivel,
                          xx.id_zona, zz.descripcion AS Expr1, zz.descripcion2, 
                            CAST(ISNULL((SELECT SUM(max) / COUNT(1) AS Expr1
                          FROM(SELECT ISNULL(t.max, 0) AS max
                          FROM Tipo_caracteristicas_retaa_trans AS t LEFT OUTER JOIN
                          cabecera_transacciones_retaa AS c ON c.id_trans = t.id_trans
                          WHERE   (t.max IS NOT NULL) AND (t.id_grano = xx.id_grano) AND
                          (t.id_campaña = @id_campaña) AND (t.id_tipo_pregunta IN
                          (SELECT c.id_tipo_pregunta  FROM tipo_pregunta_retaa AS
                          p LEFT OUTER JOIN  Tipo_caracteristicas_retaa AS
                          c ON p.id = c.id_tipo_pregunta WHERE (p.id_filtro IN
                          (cc.id_tipo_pregunta)) AND (c.id_grano = xx.id_grano)
                                                                  GROUP BY c.id_tipo_pregunta)) AND (t.nivel = xx.id_nivel) AND (t.max_estado = 1) AND (t.id_caract = cc.id_caract_2) AND (t.estado_nivel = 1) AND (c.id_zona = xx.id_zona) AND
                                                                 ((SELECT COUNT(1) AS Expr1
                                                                   FROM      cabecera_transacciones_retaa
                                                                   WHERE   (estado = 1) AND (id_trans = t.id_trans)) > 0)) AS a_2), 0) AS DECIMAL(10, 2)) AS Alto_Promedio_max, 'http://bc-sellos/PruebaRetaa/pop_up_X_rubros.aspx?par=' + CAST(@id_campaña AS nvarchar(1)) 
                  + ';' + CAST(xx.id_grano AS nvarchar(2)) + ';' + CAST(xx.id_zona AS nvarchar(2)) + ';' + CAST(cc.id_tipo_pregunta AS nvarchar(2)) + ';' + CAST(cc.id_caract_2 AS nvarchar(3)) + ';' + CAST(xx.id_nivel AS nvarchar(3)) + ';' + '0' AS URL, 
                  CAST(ISNULL
                      ((SELECT SUM(min) / COUNT(1) AS Expr1
                        FROM      (SELECT ISNULL(t.min, 0) AS min
                                           FROM      Tipo_caracteristicas_retaa_trans AS t LEFT OUTER JOIN
                                                             cabecera_transacciones_retaa AS c ON c.id_trans = t.id_trans
                                           WHERE   (t.min IS NOT NULL) AND (t.id_grano = xx.id_grano) AND (t.id_campaña = @id_campaña) AND (t.id_tipo_pregunta IN
                                                                 (SELECT c.id_tipo_pregunta
                                                                  FROM      tipo_pregunta_retaa AS p LEFT OUTER JOIN
                                                                                    Tipo_caracteristicas_retaa AS c ON p.id = c.id_tipo_pregunta
                                                                  WHERE   (p.id_filtro = cc.id_tipo_pregunta) AND (c.id_grano = xx.id_grano)
                                                                  GROUP BY c.id_tipo_pregunta)) AND (t.nivel = xx.id_nivel) AND (t.min_estado = 1) AND (t.id_caract = cc.id_caract_2) AND (t.estado_nivel = 1) AND (c.id_zona = xx.id_zona) AND
                                                                 ((SELECT COUNT(1) AS Expr1
                                                                   FROM      cabecera_transacciones_retaa AS cabecera_transacciones_retaa_7
                                                                   WHERE   (estado = 1) AND (id_trans = t.id_trans)) > 0)) AS a_2_1), 0) AS DECIMAL(10, 2)) AS Alto_Promedio_min, ISNULL
                      ((SELECT SUM(max_null) / COUNT(1) AS Expr1
                        FROM      (SELECT (CASE WHEN porc_aplic IS NULL THEN ISNULL(t .max, 0) ELSE ISNULL(t .max, 0) * porc_aplic / 100 END) AS max_null
                                           FROM      Tipo_caracteristicas_retaa_trans AS t LEFT OUTER JOIN
                                                             cabecera_transacciones_retaa AS c ON c.id_trans = t.id_trans
                                           WHERE   (t.id_grano = xx.id_grano) AND (t.id_campaña = @id_campaña) AND (t.id_tipo_pregunta IN
                                                                 (SELECT c.id_tipo_pregunta
                                                                  FROM      tipo_pregunta_retaa AS p LEFT OUTER JOIN
                                                                                    Tipo_caracteristicas_retaa AS c ON p.id = c.id_tipo_pregunta
                                                                  WHERE   (p.id_filtro = cc.id_tipo_pregunta) AND (c.id_grano = xx.id_grano)
                                                                  GROUP BY c.id_tipo_pregunta)) AND (t.nivel = xx.id_nivel) AND (t.max_estado = 1) AND (t.id_caract = cc.id_caract_2) AND (t.estado_nivel = 1) AND (c.id_zona = xx.id_zona) AND
                                                                 ((SELECT COUNT(1) AS Expr1
                                                                   FROM      cabecera_transacciones_retaa AS cabecera_transacciones_retaa_6
                                                                   WHERE   (estado = 1) AND (id_trans = t.id_trans)) > 0)) AS gg_1), 0) AS Alto_Promedio_max_null, ISNULL
                      ((SELECT SUM(max_null) / COUNT(1) AS Expr1
                        FROM      (SELECT (CASE WHEN porc_aplic IS NULL THEN ISNULL(t .min, 0) ELSE ISNULL(t .min, 0) * porc_aplic / 100 END) AS max_null
                                           FROM      Tipo_caracteristicas_retaa_trans AS t LEFT OUTER JOIN
                                                             cabecera_transacciones_retaa AS c ON c.id_trans = t.id_trans
                                           WHERE   (t.id_grano = xx.id_grano) AND (t.id_campaña = @id_campaña) AND (t.id_tipo_pregunta IN
                                                                 (SELECT c.id_tipo_pregunta
                                                                  FROM      tipo_pregunta_retaa AS p LEFT OUTER JOIN
                                                                                    Tipo_caracteristicas_retaa AS c ON p.id = c.id_tipo_pregunta
                                                                  WHERE   (p.id_filtro = cc.id_tipo_pregunta) AND (c.id_grano = xx.id_grano)
                                                                  GROUP BY c.id_tipo_pregunta)) AND (t.nivel = xx.id_nivel) AND (t.min_estado = 1) AND (t.id_caract = cc.id_caract_2) AND (t.estado_nivel = 1) AND (c.id_zona = xx.id_zona) AND
                                                                 ((SELECT COUNT(1) AS Expr1
                                                                   FROM      cabecera_transacciones_retaa AS cabecera_transacciones_retaa_5
                                                                   WHERE   (estado = 1) AND (id_trans = t.id_trans)) > 0)) AS gg_1_1), 0) AS Alto_Promedio_min_null, cc.id_indice,
                      (SELECT descripcion
                       FROM      tipo_pregunta_retaa
                       WHERE   (id =
                                             (SELECT id_filtro
                                              FROM      tipo_pregunta_retaa AS tipo_pregunta_retaa_3
                                              WHERE   (id IN (cc.id_tipo_pregunta))))) AS des_consulta, CAST
                      (((SELECT SUM(max) / COUNT(1) AS Expr1
                         FROM      (SELECT ISNULL(t.max, 0) AS max
                                            FROM      Tipo_caracteristicas_retaa_trans AS t LEFT OUTER JOIN
                                                              cabecera_transacciones_retaa AS c ON c.id_trans = t.id_trans
                                            WHERE   (t.id_grano = xx.id_grano) AND (t.id_campaña = @id_campaña) AND (t.id_tipo_pregunta =
                                                                  (SELECT TOP (1) id_tipo_pregunta
                                                                   FROM      caract_id_grano AS caract_id_grano_2
                                                                   WHERE   (id_caract = gg.id_filtro_caract))) AND (t.nivel = 1) AND (t.id_caract = gg.id_filtro_caract) AND (t.max_estado = 1) AND (c.id_zona = xx.id_zona) AND
                                                                  ((SELECT COUNT(1) AS Expr1
                                                                    FROM      cabecera_transacciones_retaa AS cabecera_transacciones_retaa_2
                                                                    WHERE   (estado = 1) AND (id_trans = t.id_trans)) > 0)) AS a_2_1_2) +
                      (SELECT SUM(min) / COUNT(1) AS Expr1
                       FROM      (SELECT ISNULL(t.min, 0) AS min
                                          FROM      Tipo_caracteristicas_retaa_trans AS t LEFT OUTER JOIN
                                                            cabecera_transacciones_retaa AS c ON c.id_trans = t.id_trans
                                          WHERE   (t.id_grano = xx.id_grano) AND (t.id_campaña = @id_campaña) AND (t.id_tipo_pregunta =
                                                                (SELECT TOP (1) id_tipo_pregunta
                                                                 FROM      caract_id_grano AS caract_id_grano_1
                                                                 WHERE   (id_caract = gg.id_filtro_caract))) AND (t.nivel = 1) AND (t.id_caract = gg.id_filtro_caract) AND (t.min_estado = 1) AND (c.id_zona = xx.id_zona) AND
                                                                ((SELECT COUNT(1) AS Expr1
                                                                  FROM      cabecera_transacciones_retaa AS cabecera_transacciones_retaa_1
                                                                  WHERE   (estado = 1) AND (id_trans = t.id_trans)) > 0)) AS a_2_1_1_1)) / 2 / 100 *
                      (SELECT superficie
                       FROM      Superficie_retaa_x_campaña_grano AS Superficie_retaa_x_campaña_grano_1
                       WHERE   (id_grano = gg.id_grano_report) AND (id_zona = xx.id_zona) AND (id_campaña = @id_campaña)) AS DECIMAL(10, 0)) AS superficie_2, CAST
                      ((SELECT superficie
                        FROM      Superficie_retaa_x_campaña_grano
                        WHERE   (id_grano = gg.id_grano_report) AND (id_zona = xx.id_zona) AND (id_campaña = @id_campaña)) AS DECIMAL(10, 0)) AS superficie, zz.indice,
                      (SELECT SUM(max) / COUNT(1) AS Expr1
                       FROM      (SELECT ISNULL(t.max, 0) AS max
                                          FROM      Tipo_caracteristicas_retaa_trans AS t LEFT OUTER JOIN
                                                            cabecera_transacciones_retaa AS c ON c.id_trans = t.id_trans
                                          WHERE   (t.id_grano = xx.id_grano) AND (t.id_campaña = @id_campaña) AND (t.id_tipo_pregunta = 2) AND (t.nivel = xx.id_nivel) AND (t.id_caract = 4) AND (t.max_estado = 1) AND (c.id_zona = xx.id_zona) AND
                                                                ((SELECT COUNT(1) AS Expr1
                                                                  FROM      cabecera_transacciones_retaa AS cabecera_transacciones_retaa_4
                                                                  WHERE   (estado = 1) AND (id_trans = t.id_trans)) > 0)) AS a_2_1_1) AS Alto_Promedio_max_distribucion,
                      (SELECT SUM(max) / COUNT(1) AS Expr1
                       FROM      (SELECT ISNULL(t.max, 0) AS max
                                          FROM      Tipo_caracteristicas_retaa_trans AS t LEFT OUTER JOIN
                                                            cabecera_transacciones_retaa AS c ON c.id_trans = t.id_trans
                                          WHERE   (t.id_grano IN
                                                                (SELECT ID_MAPA
                                                                 FROM      Tipo_grano_reportes
                                                                 WHERE   (id = gg.id_grano_report))) AND (t.id_campaña = @id_campaña) AND (t.id_tipo_pregunta =
                                                                (SELECT TOP (1) id_tipo_pregunta
                                                                 FROM      caract_id_grano AS caract_id_grano_2
                                                                 WHERE   (id_caract = gg.id_filtro_caract))) AND (t.nivel = 1) AND (t.id_caract = gg.id_filtro_caract) AND (t.max_estado = 1) AND (c.id_zona = xx.id_zona) AND
                                                                ((SELECT COUNT(1) AS Expr1
                                                                  FROM      cabecera_transacciones_retaa AS cabecera_transacciones_retaa_2
                                                                  WHERE   (estado = 1) AND (id_trans = t.id_trans)) > 0)) AS a_2_1_2_1) *
                      (SELECT superficie
                       FROM      Superficie_retaa_x_campaña_grano AS Superficie_retaa_x_campaña_grano_1
                       WHERE   (id_grano = gg.id_grano_report) AND (id_zona = xx.id_zona) AND (id_campaña = @id_campaña)) / 100 AS superficie_3,
                      (SELECT primera
                       FROM      Superficie_retaa_x_campaña_grano AS Superficie_retaa_x_campaña_grano_2
                       WHERE   (id_grano =
                                             (SELECT id_grano_report
                                              FROM      Tipo_grano AS Tipo_grano_2
                                              WHERE   (id = xx.id_grano))) AND (id_campaña = @id_campaña) AND (id_zona = xx.id_zona)) *
                      (SELECT superficie
                       FROM      Superficie_retaa_x_campaña_grano AS Superficie_retaa_x_campaña_grano_3
                       WHERE   (id_grano = gg.id_grano_report) AND (id_zona = xx.id_zona) AND (id_campaña = @id_campaña)) / 100 AS Pas_primera_superficie,
                      (SELECT segunda
                       FROM      Superficie_retaa_x_campaña_grano AS Superficie_retaa_x_campaña_grano_1
                       WHERE   (id_grano =
                                             (SELECT id_grano_report
                                              FROM      Tipo_grano AS Tipo_grano_1
                                              WHERE   (id = xx.id_grano))) AND (id_campaña = @id_campaña) AND (id_zona = xx.id_zona)) *
                      (SELECT superficie
                       FROM      Superficie_retaa_x_campaña_grano AS Superficie_retaa_x_campaña_grano_4
                       WHERE   (id_grano = gg.id_grano_report) AND (id_zona = xx.id_zona) AND (id_campaña = @id_campaña)) / 100 AS pas_segunda_superficie, cc.tipo_unidad, CASE WHEN cc.id_tipo_pregunta = 7 OR
                  cc.id_tipo_pregunta = 6 THEN
                      (SELECT TOP (1) Coeficiente
                       FROM      Tipo_caracteristicas_retaa
                       WHERE   id_caract = cc.id_caract) ELSE '-1' END AS coeficiente, l.descripcion AS campaña
FROM     Granos_zonas_retaa AS xx LEFT OUTER JOIN
                  Tipo_zona_retaa AS zz ON xx.id_zona = zz.id_zona LEFT OUTER JOIN
                  Tipo_nivel AS nn ON xx.id_nivel = nn.id_nivel LEFT OUTER JOIN
                  Tipo_grano AS gg ON xx.id_grano = gg.id LEFT OUTER JOIN
                  Tipo_caracteristicas_retaa AS cc ON xx.id_grano = cc.id_grano AND cc.id_tipo_pregunta IN
                      (SELECT c.id_tipo_pregunta
                       FROM      tipo_pregunta_retaa AS p LEFT OUTER JOIN
                                         Tipo_caracteristicas_retaa AS c ON p.id = c.id_tipo_pregunta
                       WHERE   (p.id_filtro IN (@id_consulta)) AND (c.id_grano = xx.id_grano)
                       GROUP BY c.id_tipo_pregunta) LEFT OUTER JOIN
                  Año_campañas AS l ON cc.id_campaña = l.id
WHERE  (xx.id_grano IN (@id_grano)) AND (xx.id_zona IN (@id_zona)) AND (xx.id_nivel IN (@id_nivel)) AND (cc.id_caract_2 <> 104) AND (cc.id_caract_2 <> 105) AND (cc.id_caract_2 <> 106) AND (cc.id_caract_2 <> 107) AND (cc.id_caract_2 <> 108) AND 
                  (cc.id_caract_2 <> 65) AND (cc.id_campaña = @id_campaña);")
consulta_Ruben

Paquete DBI

DBI permite conectarno a la base de datos de SQL. Para hacerlo debemos configurar los campos. La conexión se puede verificar en el panel superior derecho.

La base datos del ReTAA esta compuesta por 6 tablas principales “Año Campañas”, “cabecera_trnsacciones_retaa”, “caract_id_grano”, “caract_id_grano_campaña_vista”, “Colaboradores” y “Granos_zonas_retaa”.

#Me conecto a la base
con <- DBI::dbConnect(odbc::odbc(),
                      Driver    = "SQL Server", 
                      Server    = "BC-RETA",
                      Database  = "Estimaciones_copia",
                      UID       = "estimaciones_consulta",
                      PWD       = "Esti.bc.201923",
                      Port      = 1433,
                      dbname = "Estimaciones_Copia",
                      encoding = "latin1")
DBI::dbListTables(con)[1:6]#lista de las tablas de la base
[1] "Año_campañas"                 "cabecera_transacciones_retaa"  
[3] "caract_id_grano"                "caract_id_grano_campaña_vista"
[5] "Colaboradores"                  "Granos_zonas_retaa"            

la función tbl de dplyr trae las tablas de la base de datos. Tambien podemos aplicar a esta tabla todas las funciones que vimos en las clases previas.

Veamos algunas de las tablas que conforman la base del ReTAA.

Tabla Tipo_grano

#Tabla id grano
Tipo_grano <-  tbl(con, c("Tipo_grano")) %>% 
  select(id,descripcion) %>% rename(id_grano = id, descripcion_grano = descripcion) %>% filter(id_grano>0)
Tipo_grano 

Tabla Año_campañas

#selecciono tabla id campaña
Anio_campanias <-  tbl(con, c("Año_campañas")) %>% rename(id_campania = id, descripcion_campania = descripcion) %>% filter(id_campania>0)
Anio_campanias 

Tabla Tipo_zona_retaa

#cabecera_transacciones_retaa
Tipo_zona_retaa <- tbl(con, c("Tipo_zona_retaa")) %>% select(id_zona,descripcion,descripcion2) %>% rename(descripcion_zona_retaa = descripcion,
       descripcion_zona_retaa2 = descripcion2)
Tipo_zona_retaa  %>% head(10)

Tabla cabecera_transacciones_retaa

#cabecera_transacciones_retaa
cabecera_transacciones_retaa <- tbl(con, c("cabecera_transacciones_retaa")) %>% select(id_trans,id_colaborador,estado)
cabecera_transacciones_retaa  %>% head(10)

Tabla tipo_pregunta_retaa

#cabecera_transacciones_retaa
tipo_pregunta_retaa <- tbl(con, c("tipo_pregunta_retaa")) %>% 
  select(id,descripcion) %>% rename(id_pregunta = id, descripcion_pregunta = descripcion) %>% as_tibble()
tipo_pregunta_retaa

Tabla tipo_caracteristica_retaa

#cabecera_transacciones_retaa
Tipo_caracteristicas_retaa <- tbl(con, c("Tipo_caracteristicas_retaa_trans"))
Tipo_caracteristicas_retaa

Tabla Colaboradores

#Tabla Colaboradores
Colaboradores <- tbl(con, c("Colaboradores"))
Colaboradores %>% variable.names()
 [1] "id_colaborador"  "id_Zona"         "id_semana"       "fec_alta"        "Empresa"        
 [6] "Nombre"          "Apellido"        "Localidad"       "Provincia"       "Telefono"       
[11] "Celular"         "e_mail"          "obs"             "poligono"        "id_usuario"     
[16] "fec_ultimaMod"   "id_usuarioMod"   "Emp_vinculada"   "estado"          "direccion"      
[21] "cp"              "dto"             "localidad1"      "tipo_nivel"      "id_zona_retaa"  
[26] "id_estado_retaa" "obs_retaa"       "latitud"         "logitud"        

Tambien podemos visualizar las conexxiones entre las tablas con el paquete datamodelr que nos permite construir diagramas entidad-realación

library(datamodelr) #paquete para armar diagrama de entidad relacion
coneccion <- odbcDriverConnect(
  connection = "Driver=SQL Server; Server=BC-RETA; Database=Estimaciones_copia; UID=estimaciones_consulta; Pwd=Esti.bc.201923"
  )
sQuery <- dm_re_query("sqlserver")
dm_retaa <- sqlQuery(channel = coneccion, sQuery, stringsAsFactors = FALSE, errors=TRUE)
dm_retaa <- as.data_model(dm_retaa) #paso a formato modelo
focus <-list(tables  = c("Año_campañas","cabecera_transacciones_retaa","caract_id_grano",               
"caract_id_grano_campaña_vista","Colaboradores","Granos_zonas_retaa")) 
 
graph <- dm_create_graph(dm_retaa , rankdir = "BT", focus = focus, col_attr = c("column", "type")) 
dm_render_graph(graph) #grafico
Registered S3 methods overwritten by 'htmltools':
  method               from         
  print.html           tools:rstudio
  print.shiny.tag      tools:rstudio
  print.shiny.tag.list tools:rstudio
Registered S3 method overwritten by 'htmlwidgets':
  method           from         
  print.htmlwidget tools:rstudio

Query SQL vs dplyr

En esta seccion vamos a replicar la consulta SQL que vimos arriba pero en fomrato dplyr. Vamos a ver que una consulta muy extensa se puede realizar en una fomra más prolija y breve.

El comandoshow_query permite extraer la consulta en formato SQL.

tabla_consulta_sql <- Tipo_caracteristicas_retaa %>%  
  left_join(cabecera_transacciones_retaa,by = c("id_trans","id_colaborador")) %>% #join con tabla cabecera
  left_join(Tipo_grano ,by = "id_grano") %>%
  left_join(Anio_campanias ,by = c("id_campaña"="id_campania") ) %>%
  left_join(Tipo_zona_retaa, by = c("id_zona")  ) %>% 
  filter(id_campaña == 9,id_zona==5,nivel==1,id_grano==1,
         id_tipo_pregunta==6, max_estado == 1, estado==1) %>%
  group_by(descripcion_grano, id_grano, descripcion_campania, id_campaña, descripcion_zona_retaa, id_zona,
          nivel, id_tipo_pregunta, id_caract,descripcion) %>% 
  summarise(promedio_max = round(mean(max, na.rm = T),2),
            promedio_min = round(mean(min, na.rm = T),2)) 
tabla_consulta_sql %>% dplyr::show_query() #ver query SQL
<SQL>
SELECT "descripcion_grano", "id_grano", "descripcion_campania", "id_campaña", "descripcion_zona_retaa", "id_zona", "nivel", "id_tipo_pregunta", "id_caract", "descripcion", ROUND(AVG("max"), 2) AS "promedio_max", ROUND(AVG("min"), 2) AS "promedio_min"
FROM (SELECT "LHS"."id_trans" AS "id_trans", "LHS"."id_campaña" AS "id_campaña", "LHS"."id_colaborador" AS "id_colaborador", "LHS"."id_grano" AS "id_grano", "LHS"."id_tipo_pregunta" AS "id_tipo_pregunta", "LHS"."id_caract" AS "id_caract", "LHS"."descripcion" AS "descripcion", "LHS"."tipo_unidad" AS "tipo_unidad", "LHS"."max" AS "max", "LHS"."min" AS "min", "LHS"."obs" AS "obs", "LHS"."nivel" AS "nivel", "LHS"."max_estado" AS "max_estado", "LHS"."min_estado" AS "min_estado", "LHS"."id_indice" AS "id_indice", "LHS"."estado_nivel" AS "estado_nivel", "LHS"."porc_aplic" AS "porc_aplic", "LHS"."por_1" AS "por_1", "LHS"."por_2" AS "por_2", "LHS"."id_zona" AS "id_zona", "LHS"."id" AS "id", "LHS"."estado" AS "estado", "LHS"."descripcion_grano" AS "descripcion_grano", "LHS"."descripcion_campania" AS "descripcion_campania", "RHS"."descripcion_zona_retaa" AS "descripcion_zona_retaa", "RHS"."descripcion_zona_retaa2" AS "descripcion_zona_retaa2"
FROM (SELECT "LHS"."id_trans" AS "id_trans", "LHS"."id_campaña" AS "id_campaña", "LHS"."id_colaborador" AS "id_colaborador", "LHS"."id_grano" AS "id_grano", "LHS"."id_tipo_pregunta" AS "id_tipo_pregunta", "LHS"."id_caract" AS "id_caract", "LHS"."descripcion" AS "descripcion", "LHS"."tipo_unidad" AS "tipo_unidad", "LHS"."max" AS "max", "LHS"."min" AS "min", "LHS"."obs" AS "obs", "LHS"."nivel" AS "nivel", "LHS"."max_estado" AS "max_estado", "LHS"."min_estado" AS "min_estado", "LHS"."id_indice" AS "id_indice", "LHS"."estado_nivel" AS "estado_nivel", "LHS"."porc_aplic" AS "porc_aplic", "LHS"."por_1" AS "por_1", "LHS"."por_2" AS "por_2", "LHS"."id_zona" AS "id_zona", "LHS"."id" AS "id", "LHS"."estado" AS "estado", "LHS"."descripcion_grano" AS "descripcion_grano", "RHS"."descripcion_campania" AS "descripcion_campania"
FROM (SELECT "LHS"."id_trans" AS "id_trans", "LHS"."id_campaña" AS "id_campaña", "LHS"."id_colaborador" AS "id_colaborador", "LHS"."id_grano" AS "id_grano", "LHS"."id_tipo_pregunta" AS "id_tipo_pregunta", "LHS"."id_caract" AS "id_caract", "LHS"."descripcion" AS "descripcion", "LHS"."tipo_unidad" AS "tipo_unidad", "LHS"."max" AS "max", "LHS"."min" AS "min", "LHS"."obs" AS "obs", "LHS"."nivel" AS "nivel", "LHS"."max_estado" AS "max_estado", "LHS"."min_estado" AS "min_estado", "LHS"."id_indice" AS "id_indice", "LHS"."estado_nivel" AS "estado_nivel", "LHS"."porc_aplic" AS "porc_aplic", "LHS"."por_1" AS "por_1", "LHS"."por_2" AS "por_2", "LHS"."id_zona" AS "id_zona", "LHS"."id" AS "id", "LHS"."estado" AS "estado", "RHS"."descripcion_grano" AS "descripcion_grano"
FROM (SELECT "LHS"."id_trans" AS "id_trans", "LHS"."id_campaña" AS "id_campaña", "LHS"."id_colaborador" AS "id_colaborador", "LHS"."id_grano" AS "id_grano", "LHS"."id_tipo_pregunta" AS "id_tipo_pregunta", "LHS"."id_caract" AS "id_caract", "LHS"."descripcion" AS "descripcion", "LHS"."tipo_unidad" AS "tipo_unidad", "LHS"."max" AS "max", "LHS"."min" AS "min", "LHS"."obs" AS "obs", "LHS"."nivel" AS "nivel", "LHS"."max_estado" AS "max_estado", "LHS"."min_estado" AS "min_estado", "LHS"."id_indice" AS "id_indice", "LHS"."estado_nivel" AS "estado_nivel", "LHS"."porc_aplic" AS "porc_aplic", "LHS"."por_1" AS "por_1", "LHS"."por_2" AS "por_2", "LHS"."id_zona" AS "id_zona", "LHS"."id" AS "id", "RHS"."estado" AS "estado"
FROM "Tipo_caracteristicas_retaa_trans" AS "LHS"
LEFT JOIN (SELECT TOP 100 PERCENT "id_trans", "id_colaborador", "estado"
FROM "cabecera_transacciones_retaa") "RHS"
ON ("LHS"."id_trans" = "RHS"."id_trans" AND "LHS"."id_colaborador" = "RHS"."id_colaborador")
) "LHS"
LEFT JOIN (SELECT TOP 100 PERCENT *
FROM (SELECT TOP 100 PERCENT "id" AS "id_grano", "descripcion" AS "descripcion_grano"
FROM "Tipo_grano") "dbplyr_003"
WHERE ("id_grano" > 0.0)) "RHS"
ON ("LHS"."id_grano" = "RHS"."id_grano")
) "LHS"
LEFT JOIN (SELECT TOP 100 PERCENT *
FROM (SELECT TOP 100 PERCENT "id" AS "id_campania", "descripcion" AS "descripcion_campania"
FROM "Año_campañas") "dbplyr_004"
WHERE ("id_campania" > 0.0)) "RHS"
ON ("LHS"."id_campaña" = "RHS"."id_campania")
) "LHS"
LEFT JOIN (SELECT TOP 100 PERCENT "id_zona", "descripcion" AS "descripcion_zona_retaa", "descripcion2" AS "descripcion_zona_retaa2"
FROM "Tipo_zona_retaa") "RHS"
ON ("LHS"."id_zona" = "RHS"."id_zona")
) "dbplyr_005"
WHERE (("id_campaña" = 9.0) AND ("id_zona" = 5.0) AND ("nivel" = 1.0) AND ("id_grano" = 1.0) AND ("id_tipo_pregunta" = 6.0) AND ("max_estado" = 1.0) AND ("estado" = 1.0))
GROUP BY "descripcion_grano", "id_grano", "descripcion_campania", "id_campaña", "descripcion_zona_retaa", "id_zona", "nivel", "id_tipo_pregunta", "id_caract", "descripcion"
tabla_consulta_sql #salida

Planteos Tecnologicos

Construir los planteos tecnológicos suele ser un trabajo que tedioso que no esta automatizado y suele tomar bastante tiempo. En esta sección buscamos automatizar la construcción de los planteos.

# tabla con todas los insumos incluidos en la base
tabla_variables <- Tipo_caracteristicas_retaa %>% distinct(descripcion,tipo_unidad) %>% as_tibble()
#lista de variables incluidas
variables_planteo <- c("Adopción de NT","max_min","nivel","id_campaña","id_grano","id_zona",
                       "descr_grano","descr_campania","Semilla","Urea","PDA",
                       "Glifosato concentrado - Barbecho",
                       "Glifosato concentrado - cultivo","Hib. RR Bt2","2-4D","Dicamba",
                       "Metsulfurón",
                       "SPS","Atrazina","Metolaclor","Piclorám","Diamidas","Diclosulam", 
                       "Fungicida 1 (Estrob. + Triazol)","Semilla", "Inoc. + Fungic.",
                       "Inoculante 1 (full)","Fosforados 1", "Fosforados 2",
                       "Curasemilla - Fungicida base","Clorimurón",
                       "PMA","Dimetoato", "Curasemilla 2 - Fungicida",
"Curasemilla 2 - fungic."," 
Fungicida 2")
#Armo la consulta de planteos
planteos <- Tipo_caracteristicas_retaa %>%  
  filter(descripcion %in% variables_planteo) %>% #me quedo con insumos incluidos en los planteos
  left_join(cabecera_transacciones_retaa, by = c("id_trans","id_colaborador")) %>% 
  left_join(Tipo_zona_retaa, by=c("id_zona")) %>% 
  left_join(Tipo_grano, by="id_grano") %>%
  #left_join(tipo_pregunta_retaa, by = c("id_tipo_pregunta"= "id_pregunta")) %>% 
  left_join(Anio_campanias,by=c("id_campaña"="id_campania" )) %>%
  filter(estado==1) %>% #encuestas validadas
  #correcion maiz tardio por carga retaa
  mutate(id_grano = case_when( (id_grano==8 & id_zona %in% c(1,2,16) )~ 7,
                                                     T ~ as.double(id_grano) ),
         descripcion_grano = ifelse(id_grano==7, "Maíz 1° Temprano",descripcion_grano)
         ) %>% 
  mutate(max = case_when(tipo_unidad =="%" & is.na(max) ~ 0,
                         T ~ as.numeric(max) ),
         min = case_when(tipo_unidad =="%" & is.na(min) ~ as.numeric(max),
         T ~ as.numeric(min)
                         )
         ) %>% 
   group_by( id_campaña ,descripcion_campania , nivel, 
             id_zona, descripcion_zona_retaa,
             id_grano, descripcion_grano, descripcion) %>% 
  summarise(promedio_max = mean(max, na.rm = T), #promedio maximo aplicado
            promedio_min = mean(min, na.rm = T) #promedio minimo aplicado
            #promedio_porc_aplic = mean(porc_aplic, na.rm = T)
            ) %>% 
  mutate(doble_na = ifelse( is.na(promedio_max) & is.na(promedio_min),1,0 )) %>%
  filter(doble_na !=1) %>% 
  mutate( promedio = (promedio_max+ promedio_min)/2) %>% 
  select(-c(promedio_max,promedio_min) ) 
  
#Funcion para escalar el nivel de adopcion tecnologica
#escalar <- function(x){ x = x/sum(x,na.rm = T) *100 }
#Genero descripcion Nivel Tecnológico y escalo Adopcion de NT
planteos <- planteos %>% as_tibble() %>% 
  mutate(descripcion_nivel = case_when(nivel == 1 ~ "Alto",
                                       nivel == 2 ~ "Medio",
                                       nivel == 3 ~ "Bajo")) %>% 
  pivot_wider(names_from = descripcion,values_from = c(promedio) ) %>% 
  group_by(id_campaña,id_zona,id_grano)# %>%
  #mutate(Adopcion_NT = escalar(`Adopción de NT`))   #escalo a 100 el nivel tecnologico
#Paso a formato long
planteos <- planteos %>%
  mutate(adopcion_nt = `Adopción de NT`) %>% 
  pivot_longer(cols = -c("id_campaña", "descripcion_campania","nivel","id_zona","descripcion_zona_retaa" ,"id_grano","descripcion_grano", "descripcion_nivel","adopcion_nt") ,names_to = "variables",values_to = "valores")
Tipo_zona_retaa
planteos_pond <- planteos %>%
  group_by(id_campaña,descripcion_campania,id_zona, descripcion_zona_retaa,
           id_grano,descripcion_grano,variables) %>%
  filter(!is.na(valores) ) %>% #esto es para no contar los no contestados y calcular los planteos Retaa "promedio simple"
  summarise(valores =  weighted.mean(valores ,w = adopcion_nt/100,na.rm = T)
            )

Planteos

Soja
variables_planteo_soja <-c("Semilla", "SPS","Glifosato concentrado - Barbecho",
                           "Glifosato concentrado - cultivo", "2-4D","Clorimurón",
                           "Metsulfurón","Diclosulam","Diamidas",
                           "Estrobirulina + Triazol","Inoculante 1 (full)","Inoc. + Fungic.","Fungicida 2") 
planteo_soja <- planteos_pond  %>% 
  filter(descripcion_grano=="Soja 1°",variables %in% variables_planteo_soja) %>% ungroup()
  
  
planteos_pond  %>% 
  filter(descripcion_grano=="Soja 1°",variables %in% variables_planteo_soja) %>% 
  ggplot(.,mapping = aes(y=valores,x=descripcion_campania, color=as.factor(descripcion_zona_retaa)))+ 
  geom_point() +  facet_wrap(~variables, scales = "free_y")+
  labs(title =  "Dosis aplicadas - Soja 1º")+
  labs(x="Campaña", color="Zona")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        legend.position = "bottom"
        ) 

planteos  %>% 
  filter(descripcion_grano=="Soja 1°",variables %in% variables_planteo_soja) %>% 
  filter(descripcion_campania=="2017/2018",descripcion_zona_retaa=="III")
planteos %>% filter(variables=="Adopción de NT") %>% group_by(id_grano, descripcion_grano, descripcion_zona_retaa,descripcion_campania) %>%  summarise(adopcion = sum(valores))
planteos %>% filter(descripcion_campania=="2016/2017", descripcion_zona_retaa=="III",
                    id_grano==2, variables=="Adopción de NT")
Trigo
variables_planteo_Trigo <-c("Semilla","Urea","PMA","Glifosato concentrado - Barbecho",
                           "2-4D","Dicamba", "Metsulfurón","Fosforados 1","Fungicida 1 (Estrob. + Triazol)",
                           "Curasemilla 2 - Fungicida","Curasemilla 2 - fungic.") #Lambdacialotrina no lo encontré
planteo_trigo <- planteos_pond  %>% 
  filter(descripcion_grano=="Trigo",variables %in% variables_planteo_Trigo) %>% ungroup()
  
planteos_pond  %>% 
  filter(descripcion_grano=="Trigo",variables %in% variables_planteo_Trigo) %>% 
  ggplot(.,mapping = aes(y=valores,x=descripcion_campania, color=as.factor(descripcion_zona_retaa)))+ 
  geom_point() +  facet_wrap(~variables, scales = "free_y")+
  labs(title =  "Dosis aplicadas - Trigo")+
  labs(x="Campaña", color="Zona")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        legend.position = "bottom"
        ) 

Maiz
variables_planteo_Maiz <-c( "Hib. RR Bt2", "Urea","PDA","Glifosato concentrado - Barbecho",
                           "Glifosato concentrado - cultivo", "2-4D","Atrazina",
                           "Metolaclor","Piclorám","Diamidas",
                           "Dicamba", "Estrobirulina + Triazol") #Lambdacialotrina no lo encontré
planteo_maiz <- planteos_pond  %>% 
  filter(descripcion_grano=="Maíz 1° Temprano",variables %in% variables_planteo_Maiz) %>% ungroup() 
planteos_pond  %>% 
  filter(descripcion_grano=="Maíz 1° Temprano",variables %in% variables_planteo_Maiz) %>% 
  ggplot(.,mapping = aes(y=valores,x=descripcion_campania, color=as.factor(descripcion_zona_retaa)))+ 
  geom_point() +  facet_wrap(~variables, scales = "free_y")+
  labs(title =  "Dosis aplicadas - Maiz")+
  labs(x="Campaña", color="Zona")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        legend.position = "bottom"
        ) 

Guardo planteos

library(openxlsx) #activamos la librería
write.xlsx(x = planteos_pond, file = "datasets/planteos.xlsx", row.names = FALSE)

Evolución del nivel tecnológico

Maiz 1º
planteos %>% filter(descripcion_grano=="Maíz 1° Temprano", variables=="Adopción de NT") %>% 
ggplot(.,mapping = aes(x = descripcion_campania, y = valores, group=nivel,fill = as.factor(descripcion_nivel))) +
  geom_col() +
  facet_wrap(~descripcion_zona_retaa)+  theme_bw()+
  labs(title =  "Nivel tecnológico por zona - Maíz temprano")+
  labs(x="Campaña", fill="Nivel tecnológico")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        legend.position = "top"
        ) 

Maiz Tardio y 2º

Soja
planteos %>% filter(descripcion_grano=="Soja 1°", variables=="Adopción de NT") %>% 
ggplot(.,mapping = aes(x = descripcion_campania, y = valores, group=nivel,fill = as.factor(descripcion_nivel))) +
  geom_col() +
  facet_wrap(~descripcion_zona_retaa)+  theme_bw()+
  labs(title =  "Nivel tecnológico por zona -Soja")+
  labs(x="Campaña", fill="Nivel tecnológico")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        legend.position = "top"
        ) 

Trigo
planteos %>% filter(descripcion_grano=="Trigo" , variables=="Adopción de NT") %>% 
ggplot(.,mapping = aes(x = descripcion_campania, y = valores, group=nivel,fill = as.factor(descripcion_nivel))) +
  geom_col() +
  facet_wrap(~descripcion_zona_retaa)+  theme_bw()+
  labs(title =  "Nivel tecnológico por zona -Trigo")+
  labs(x="Campaña", fill="Nivel tecnológico")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        legend.position = "top"
        ) 

Girasol

Cebada

Dosis de fertilización

#Grafico
planteos %>% filter(descripcion_grano=="Maíz 1° Temprano", variables=="Urea")  %>%  #filtro cultivo
ggplot(.,mapping = aes(x = descripcion_campania,
                       y = valores, group=nivel,color = as.factor(descripcion_nivel))) +
  geom_line() + geom_point()+
  facet_wrap(~descripcion_zona_retaa) +  
  theme_bw() +
  labs(title =  "Fertilización con Urea (kg/ha) en Maíz temprano")+
  labs(x="Campaña", color="Nivel tecnológico")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        legend.position = "bottom"
        )

#Grafico
planteos_pond %>% filter(descripcion_grano=="Maíz 1° Temprano", variables=="Urea")  %>%  #filtro cultivo
ggplot(.,mapping = aes(x = descripcion_campania,
                       y = valores, group=1)) +
  geom_line() + geom_point()+
  facet_wrap(~descripcion_zona_retaa) +  
  theme_bw() +
  labs(title =  "Fertilización con Urea (kg/ha) en Maíz temprano")+
  labs(x="Campaña", color="Nivel tecnológico")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        legend.position = "bottom"
        )

#Grafico
planteos_pond %>% filter(descripcion_grano=="Trigo", variables=="Urea")  %>%  #filtro cultivo
ggplot(.,mapping = aes(x = descripcion_campania,
                       y = valores, group=1)) +
  geom_line() + geom_point()+
  facet_wrap(~descripcion_zona_retaa) +  
  theme_bw() +
  labs(title =  "Fertilización con Urea (kg/ha) en Trigo")+
  labs(x="Campaña", color="Nivel tecnológico")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        legend.position = "bottom"
        )

Precios

https://emoriebeck.github.io/R-tutorials/purrr/#

unique(planteos$variables)
 [1] "doble_na"                         "2-4D"                            
 [3] "PDA"                              "Semilla"                         
 [5] "Fosforados 2"                     "Atrazina"                        
 [7] "Hib. RR Bt2"                      "Dicamba"                         
 [9] "Fosforados 1"                     "Adopción de NT"                  
[11] "Curasemilla 2 - Fungicida"        "Inoculante 1 (full)"             
[13] "Metsulfurón"                      "SPS"                             
[15] "Clorimurón"                       "Urea"                            
[17] "PMA"                              "Fungicida 1 (Estrob. + Triazol)" 
[19] "Inoc. + Fungic."                  "Diamidas"                        
[21] "Diclosulam"                       "Metolaclor"                      
[23] "Curasemilla 2 - fungic."          "Piclorám"                        
[25] "Glifosato concentrado - Barbecho" "Glifosato concentrado - cultivo" 
[27] "Curasemilla - Fungicida base"    
---
title: Bases SQL en R
subtitle: Introducción
date: ""
output:
  html_notebook:
    toc: true
    toc_float: true
---

R cuenta con varios paquetes de funciones que permiten trabajar con bases SQL con facilidad. A continuación vamos a ver algunas herramientas y ejemplos de como trabajar las bases de datos de la BdeC con R.


### Paquetes

Hay dos paquetes útiles para trabajar bases SQL `DBI` y `RODBC`. Asimismo, `dplyr` cuenta con funciones que permiten exportar las consultas a formato SQL.

```{r, message=FALSE,warning=FALSE}
library(RODBC)
library(tidyverse)
library(dbplyr)
```

### Conexión a la base y consultas

Me conecto a la base con la funcion odbcDriverConnect.

```{r}
ch <- odbcDriverConnect(
  connection = "Driver=SQL Server; Server=BC-RETA;
                Database=Estimaciones_copia;
                UID=estimaciones_consulta;
                Pwd=Esti.bc.201923"
  )

```


### Consulta SQL

sqlQuery permite utilizar el codigo de sql en R. La consulta se inserta como string.

En esta consulta seleccionamos se combinan 5 tablas y se selecciona para el cultivo trigo, en la campaña 18/19,  en el nivel tecnologico alto, en la zona Retaa 5 las dosis de fertilizacion promedio.

```{r, echo=T}
consulta_Ruben <- sqlQuery(channel = ch, query = "--/////////////////////////////////////////////
--@id_consulta
--6	Fertilización
--7	Herbicidas
--8	Insecticidas
--3	Siembra
--10 Tratamiento de semilla
--9	Fungicidas
--/////////////////////////////////////////////
--@id_grano
--1	Trigo
--2	Cebada
--3	Girasol
--4	Sorgo
--5	Soja 1°
--6	Soja 2°
--7	Maíz 1° Temprano
--8	Maíz 1° Tardio y 2°
--/////////////////////////////////////////////
--@id_nivel
--1	Alto
--2	Medio
--3	Bajo
--/////////////////////////////////////////////
--@id_zona
--1	    I	NOA
--2	    IIe	NEA Este (Chaco y Formosa)
--3	    III	Ctro N Cba
--4	    IV	S Cba
--5	    Vc	Ctro N SFe
--6	    VI	Núcleo Norte
--7	    VII	Núcleo Sur
--8	    VIII	Ctro E ER
--9	    IX	N LP-OBA
--10	X	Ctro BA
--11	XI	SO BA-S LP
--12	XII	SE BA
--13	XIII	San Luis
--14	XIV	Cuenca Sal
--15	XV	Corrientes-Misiones
--16	IIo	NEA Oeste (este de Sgo. del Estero)
--17	Vn	Norte SFe
--/////////////////////////////////////////////
--@id_campaña
--1	 2010/2011
--2	 2011/2012
--3	 2012/2013
--4	 2013/2014
--5	 2014/2015
--6	 2015/2016
--7	 2016/2017
--8	 2017/2018
--9	 2018/2019
--10 2019/2020

declare @id_campaña int
declare @id_consulta int
declare @id_grano int
declare @id_nivel int
declare @id_zona int

set @id_campaña= 9 -- 2018/2019
set @id_consulta= 6--Fertilización
set @id_grano = 1 --Trigo
set @id_nivel= 1 -- nivel 1
set @id_zona = 5 -- Vc	Ctro N SFe 

SELECT (SELECT descripcion
                  FROM      Tipo_promedios
                  WHERE   (id = 1)) AS des_prom, 1 AS tipo_promedio, xx.id, xx.id_grano,
                          gg.descripcion AS des_grano, cc.id_tipo_pregunta, cc.id_caract, 
                            cc.descripcion AS des_caract, nn.descripcion AS des_nivel, xx.id_nivel,
                          xx.id_zona, zz.descripcion AS Expr1, zz.descripcion2, 
                            CAST(ISNULL((SELECT SUM(max) / COUNT(1) AS Expr1
                          FROM(SELECT ISNULL(t.max, 0) AS max
                          FROM Tipo_caracteristicas_retaa_trans AS t LEFT OUTER JOIN
                          cabecera_transacciones_retaa AS c ON c.id_trans = t.id_trans
                          WHERE   (t.max IS NOT NULL) AND (t.id_grano = xx.id_grano) AND
                          (t.id_campaña = @id_campaña) AND (t.id_tipo_pregunta IN
                          (SELECT c.id_tipo_pregunta  FROM tipo_pregunta_retaa AS
                          p LEFT OUTER JOIN  Tipo_caracteristicas_retaa AS
                          c ON p.id = c.id_tipo_pregunta WHERE (p.id_filtro IN
                          (cc.id_tipo_pregunta)) AND (c.id_grano = xx.id_grano)
                                                                  GROUP BY c.id_tipo_pregunta)) AND (t.nivel = xx.id_nivel) AND (t.max_estado = 1) AND (t.id_caract = cc.id_caract_2) AND (t.estado_nivel = 1) AND (c.id_zona = xx.id_zona) AND
                                                                 ((SELECT COUNT(1) AS Expr1
                                                                   FROM      cabecera_transacciones_retaa
                                                                   WHERE   (estado = 1) AND (id_trans = t.id_trans)) > 0)) AS a_2), 0) AS DECIMAL(10, 2)) AS Alto_Promedio_max, 'http://bc-sellos/PruebaRetaa/pop_up_X_rubros.aspx?par=' + CAST(@id_campaña AS nvarchar(1)) 
                  + ';' + CAST(xx.id_grano AS nvarchar(2)) + ';' + CAST(xx.id_zona AS nvarchar(2)) + ';' + CAST(cc.id_tipo_pregunta AS nvarchar(2)) + ';' + CAST(cc.id_caract_2 AS nvarchar(3)) + ';' + CAST(xx.id_nivel AS nvarchar(3)) + ';' + '0' AS URL, 
                  CAST(ISNULL
                      ((SELECT SUM(min) / COUNT(1) AS Expr1
                        FROM      (SELECT ISNULL(t.min, 0) AS min
                                           FROM      Tipo_caracteristicas_retaa_trans AS t LEFT OUTER JOIN
                                                             cabecera_transacciones_retaa AS c ON c.id_trans = t.id_trans
                                           WHERE   (t.min IS NOT NULL) AND (t.id_grano = xx.id_grano) AND (t.id_campaña = @id_campaña) AND (t.id_tipo_pregunta IN
                                                                 (SELECT c.id_tipo_pregunta
                                                                  FROM      tipo_pregunta_retaa AS p LEFT OUTER JOIN
                                                                                    Tipo_caracteristicas_retaa AS c ON p.id = c.id_tipo_pregunta
                                                                  WHERE   (p.id_filtro = cc.id_tipo_pregunta) AND (c.id_grano = xx.id_grano)
                                                                  GROUP BY c.id_tipo_pregunta)) AND (t.nivel = xx.id_nivel) AND (t.min_estado = 1) AND (t.id_caract = cc.id_caract_2) AND (t.estado_nivel = 1) AND (c.id_zona = xx.id_zona) AND
                                                                 ((SELECT COUNT(1) AS Expr1
                                                                   FROM      cabecera_transacciones_retaa AS cabecera_transacciones_retaa_7
                                                                   WHERE   (estado = 1) AND (id_trans = t.id_trans)) > 0)) AS a_2_1), 0) AS DECIMAL(10, 2)) AS Alto_Promedio_min, ISNULL
                      ((SELECT SUM(max_null) / COUNT(1) AS Expr1
                        FROM      (SELECT (CASE WHEN porc_aplic IS NULL THEN ISNULL(t .max, 0) ELSE ISNULL(t .max, 0) * porc_aplic / 100 END) AS max_null
                                           FROM      Tipo_caracteristicas_retaa_trans AS t LEFT OUTER JOIN
                                                             cabecera_transacciones_retaa AS c ON c.id_trans = t.id_trans
                                           WHERE   (t.id_grano = xx.id_grano) AND (t.id_campaña = @id_campaña) AND (t.id_tipo_pregunta IN
                                                                 (SELECT c.id_tipo_pregunta
                                                                  FROM      tipo_pregunta_retaa AS p LEFT OUTER JOIN
                                                                                    Tipo_caracteristicas_retaa AS c ON p.id = c.id_tipo_pregunta
                                                                  WHERE   (p.id_filtro = cc.id_tipo_pregunta) AND (c.id_grano = xx.id_grano)
                                                                  GROUP BY c.id_tipo_pregunta)) AND (t.nivel = xx.id_nivel) AND (t.max_estado = 1) AND (t.id_caract = cc.id_caract_2) AND (t.estado_nivel = 1) AND (c.id_zona = xx.id_zona) AND
                                                                 ((SELECT COUNT(1) AS Expr1
                                                                   FROM      cabecera_transacciones_retaa AS cabecera_transacciones_retaa_6
                                                                   WHERE   (estado = 1) AND (id_trans = t.id_trans)) > 0)) AS gg_1), 0) AS Alto_Promedio_max_null, ISNULL
                      ((SELECT SUM(max_null) / COUNT(1) AS Expr1
                        FROM      (SELECT (CASE WHEN porc_aplic IS NULL THEN ISNULL(t .min, 0) ELSE ISNULL(t .min, 0) * porc_aplic / 100 END) AS max_null
                                           FROM      Tipo_caracteristicas_retaa_trans AS t LEFT OUTER JOIN
                                                             cabecera_transacciones_retaa AS c ON c.id_trans = t.id_trans
                                           WHERE   (t.id_grano = xx.id_grano) AND (t.id_campaña = @id_campaña) AND (t.id_tipo_pregunta IN
                                                                 (SELECT c.id_tipo_pregunta
                                                                  FROM      tipo_pregunta_retaa AS p LEFT OUTER JOIN
                                                                                    Tipo_caracteristicas_retaa AS c ON p.id = c.id_tipo_pregunta
                                                                  WHERE   (p.id_filtro = cc.id_tipo_pregunta) AND (c.id_grano = xx.id_grano)
                                                                  GROUP BY c.id_tipo_pregunta)) AND (t.nivel = xx.id_nivel) AND (t.min_estado = 1) AND (t.id_caract = cc.id_caract_2) AND (t.estado_nivel = 1) AND (c.id_zona = xx.id_zona) AND
                                                                 ((SELECT COUNT(1) AS Expr1
                                                                   FROM      cabecera_transacciones_retaa AS cabecera_transacciones_retaa_5
                                                                   WHERE   (estado = 1) AND (id_trans = t.id_trans)) > 0)) AS gg_1_1), 0) AS Alto_Promedio_min_null, cc.id_indice,
                      (SELECT descripcion
                       FROM      tipo_pregunta_retaa
                       WHERE   (id =
                                             (SELECT id_filtro
                                              FROM      tipo_pregunta_retaa AS tipo_pregunta_retaa_3
                                              WHERE   (id IN (cc.id_tipo_pregunta))))) AS des_consulta, CAST
                      (((SELECT SUM(max) / COUNT(1) AS Expr1
                         FROM      (SELECT ISNULL(t.max, 0) AS max
                                            FROM      Tipo_caracteristicas_retaa_trans AS t LEFT OUTER JOIN
                                                              cabecera_transacciones_retaa AS c ON c.id_trans = t.id_trans
                                            WHERE   (t.id_grano = xx.id_grano) AND (t.id_campaña = @id_campaña) AND (t.id_tipo_pregunta =
                                                                  (SELECT TOP (1) id_tipo_pregunta
                                                                   FROM      caract_id_grano AS caract_id_grano_2
                                                                   WHERE   (id_caract = gg.id_filtro_caract))) AND (t.nivel = 1) AND (t.id_caract = gg.id_filtro_caract) AND (t.max_estado = 1) AND (c.id_zona = xx.id_zona) AND
                                                                  ((SELECT COUNT(1) AS Expr1
                                                                    FROM      cabecera_transacciones_retaa AS cabecera_transacciones_retaa_2
                                                                    WHERE   (estado = 1) AND (id_trans = t.id_trans)) > 0)) AS a_2_1_2) +
                      (SELECT SUM(min) / COUNT(1) AS Expr1
                       FROM      (SELECT ISNULL(t.min, 0) AS min
                                          FROM      Tipo_caracteristicas_retaa_trans AS t LEFT OUTER JOIN
                                                            cabecera_transacciones_retaa AS c ON c.id_trans = t.id_trans
                                          WHERE   (t.id_grano = xx.id_grano) AND (t.id_campaña = @id_campaña) AND (t.id_tipo_pregunta =
                                                                (SELECT TOP (1) id_tipo_pregunta
                                                                 FROM      caract_id_grano AS caract_id_grano_1
                                                                 WHERE   (id_caract = gg.id_filtro_caract))) AND (t.nivel = 1) AND (t.id_caract = gg.id_filtro_caract) AND (t.min_estado = 1) AND (c.id_zona = xx.id_zona) AND
                                                                ((SELECT COUNT(1) AS Expr1
                                                                  FROM      cabecera_transacciones_retaa AS cabecera_transacciones_retaa_1
                                                                  WHERE   (estado = 1) AND (id_trans = t.id_trans)) > 0)) AS a_2_1_1_1)) / 2 / 100 *
                      (SELECT superficie
                       FROM      Superficie_retaa_x_campaña_grano AS Superficie_retaa_x_campaña_grano_1
                       WHERE   (id_grano = gg.id_grano_report) AND (id_zona = xx.id_zona) AND (id_campaña = @id_campaña)) AS DECIMAL(10, 0)) AS superficie_2, CAST
                      ((SELECT superficie
                        FROM      Superficie_retaa_x_campaña_grano
                        WHERE   (id_grano = gg.id_grano_report) AND (id_zona = xx.id_zona) AND (id_campaña = @id_campaña)) AS DECIMAL(10, 0)) AS superficie, zz.indice,
                      (SELECT SUM(max) / COUNT(1) AS Expr1
                       FROM      (SELECT ISNULL(t.max, 0) AS max
                                          FROM      Tipo_caracteristicas_retaa_trans AS t LEFT OUTER JOIN
                                                            cabecera_transacciones_retaa AS c ON c.id_trans = t.id_trans
                                          WHERE   (t.id_grano = xx.id_grano) AND (t.id_campaña = @id_campaña) AND (t.id_tipo_pregunta = 2) AND (t.nivel = xx.id_nivel) AND (t.id_caract = 4) AND (t.max_estado = 1) AND (c.id_zona = xx.id_zona) AND
                                                                ((SELECT COUNT(1) AS Expr1
                                                                  FROM      cabecera_transacciones_retaa AS cabecera_transacciones_retaa_4
                                                                  WHERE   (estado = 1) AND (id_trans = t.id_trans)) > 0)) AS a_2_1_1) AS Alto_Promedio_max_distribucion,
                      (SELECT SUM(max) / COUNT(1) AS Expr1
                       FROM      (SELECT ISNULL(t.max, 0) AS max
                                          FROM      Tipo_caracteristicas_retaa_trans AS t LEFT OUTER JOIN
                                                            cabecera_transacciones_retaa AS c ON c.id_trans = t.id_trans
                                          WHERE   (t.id_grano IN
                                                                (SELECT ID_MAPA
                                                                 FROM      Tipo_grano_reportes
                                                                 WHERE   (id = gg.id_grano_report))) AND (t.id_campaña = @id_campaña) AND (t.id_tipo_pregunta =
                                                                (SELECT TOP (1) id_tipo_pregunta
                                                                 FROM      caract_id_grano AS caract_id_grano_2
                                                                 WHERE   (id_caract = gg.id_filtro_caract))) AND (t.nivel = 1) AND (t.id_caract = gg.id_filtro_caract) AND (t.max_estado = 1) AND (c.id_zona = xx.id_zona) AND
                                                                ((SELECT COUNT(1) AS Expr1
                                                                  FROM      cabecera_transacciones_retaa AS cabecera_transacciones_retaa_2
                                                                  WHERE   (estado = 1) AND (id_trans = t.id_trans)) > 0)) AS a_2_1_2_1) *
                      (SELECT superficie
                       FROM      Superficie_retaa_x_campaña_grano AS Superficie_retaa_x_campaña_grano_1
                       WHERE   (id_grano = gg.id_grano_report) AND (id_zona = xx.id_zona) AND (id_campaña = @id_campaña)) / 100 AS superficie_3,
                      (SELECT primera
                       FROM      Superficie_retaa_x_campaña_grano AS Superficie_retaa_x_campaña_grano_2
                       WHERE   (id_grano =
                                             (SELECT id_grano_report
                                              FROM      Tipo_grano AS Tipo_grano_2
                                              WHERE   (id = xx.id_grano))) AND (id_campaña = @id_campaña) AND (id_zona = xx.id_zona)) *
                      (SELECT superficie
                       FROM      Superficie_retaa_x_campaña_grano AS Superficie_retaa_x_campaña_grano_3
                       WHERE   (id_grano = gg.id_grano_report) AND (id_zona = xx.id_zona) AND (id_campaña = @id_campaña)) / 100 AS Pas_primera_superficie,
                      (SELECT segunda
                       FROM      Superficie_retaa_x_campaña_grano AS Superficie_retaa_x_campaña_grano_1
                       WHERE   (id_grano =
                                             (SELECT id_grano_report
                                              FROM      Tipo_grano AS Tipo_grano_1
                                              WHERE   (id = xx.id_grano))) AND (id_campaña = @id_campaña) AND (id_zona = xx.id_zona)) *
                      (SELECT superficie
                       FROM      Superficie_retaa_x_campaña_grano AS Superficie_retaa_x_campaña_grano_4
                       WHERE   (id_grano = gg.id_grano_report) AND (id_zona = xx.id_zona) AND (id_campaña = @id_campaña)) / 100 AS pas_segunda_superficie, cc.tipo_unidad, CASE WHEN cc.id_tipo_pregunta = 7 OR
                  cc.id_tipo_pregunta = 6 THEN
                      (SELECT TOP (1) Coeficiente
                       FROM      Tipo_caracteristicas_retaa
                       WHERE   id_caract = cc.id_caract) ELSE '-1' END AS coeficiente, l.descripcion AS campaña
FROM     Granos_zonas_retaa AS xx LEFT OUTER JOIN
                  Tipo_zona_retaa AS zz ON xx.id_zona = zz.id_zona LEFT OUTER JOIN
                  Tipo_nivel AS nn ON xx.id_nivel = nn.id_nivel LEFT OUTER JOIN
                  Tipo_grano AS gg ON xx.id_grano = gg.id LEFT OUTER JOIN
                  Tipo_caracteristicas_retaa AS cc ON xx.id_grano = cc.id_grano AND cc.id_tipo_pregunta IN
                      (SELECT c.id_tipo_pregunta
                       FROM      tipo_pregunta_retaa AS p LEFT OUTER JOIN
                                         Tipo_caracteristicas_retaa AS c ON p.id = c.id_tipo_pregunta
                       WHERE   (p.id_filtro IN (@id_consulta)) AND (c.id_grano = xx.id_grano)
                       GROUP BY c.id_tipo_pregunta) LEFT OUTER JOIN
                  Año_campañas AS l ON cc.id_campaña = l.id
WHERE  (xx.id_grano IN (@id_grano)) AND (xx.id_zona IN (@id_zona)) AND (xx.id_nivel IN (@id_nivel)) AND (cc.id_caract_2 <> 104) AND (cc.id_caract_2 <> 105) AND (cc.id_caract_2 <> 106) AND (cc.id_caract_2 <> 107) AND (cc.id_caract_2 <> 108) AND 
                  (cc.id_caract_2 <> 65) AND (cc.id_campaña = @id_campaña);")


consulta_Ruben
```

### Paquete `DBI`

DBI permite conectarno a la base de datos de SQL. Para hacerlo debemos configurar los campos. La conexión se puede verificar en el panel superior derecho.

La base datos del ReTAA esta compuesta por 6 tablas principales "Año Campañas", "cabecera_trnsacciones_retaa",  "caract_id_grano", "caract_id_grano_campaÃ±a_vista", "Colaboradores"  y "Granos_zonas_retaa".

```{r, echo=TRUE}
#Me conecto a la base
con <- DBI::dbConnect(odbc::odbc(),
                      Driver    = "SQL Server", 
                      Server    = "BC-RETA",
                      Database  = "Estimaciones_copia",
                      UID       = "estimaciones_consulta",
                      PWD       = "Esti.bc.201923",
                      Port      = 1433,
                      dbname = "Estimaciones_Copia",
                      encoding = "latin1")

DBI::dbListTables(con)[1:6]#lista de las tablas de la base
```
 
la función `tbl` de `dplyr` trae las tablas de la base de datos. Tambien podemos aplicar a esta tabla todas las funciones que vimos en las clases previas.

Veamos algunas de las tablas que conforman la base del ReTAA.


#### Tabla Tipo_grano
```{r, echo=TRUE}
#Tabla id grano
Tipo_grano <-  tbl(con, c("Tipo_grano")) %>% 
  select(id,descripcion) %>% rename(id_grano = id, descripcion_grano = descripcion) %>% filter(id_grano>0)
Tipo_grano 
```

#### Tabla Año_campañas
```{r, echo=TRUE}
#selecciono tabla id campaña
Anio_campanias <-  tbl(con, c("Año_campañas")) %>% rename(id_campania = id, descripcion_campania = descripcion) %>% filter(id_campania>0)

Anio_campanias 
```

#### Tabla Tipo_zona_retaa
```{r, echo=TRUE}
#cabecera_transacciones_retaa
Tipo_zona_retaa <- tbl(con, c("Tipo_zona_retaa")) %>% select(id_zona,descripcion,descripcion2) %>% rename(descripcion_zona_retaa = descripcion,
       descripcion_zona_retaa2 = descripcion2)
Tipo_zona_retaa  %>% head(10)
```



#### Tabla cabecera_transacciones_retaa
```{r, echo=TRUE}
#cabecera_transacciones_retaa
cabecera_transacciones_retaa <- tbl(con, c("cabecera_transacciones_retaa")) %>% select(id_trans,id_colaborador,estado)
cabecera_transacciones_retaa  %>% head(10)
```

#### Tabla tipo_pregunta_retaa
```{r, echo=TRUE}
#cabecera_transacciones_retaa
tipo_pregunta_retaa <- tbl(con, c("tipo_pregunta_retaa")) %>% 
  select(id,descripcion) %>% rename(id_pregunta = id, descripcion_pregunta = descripcion) %>% as_tibble()
tipo_pregunta_retaa
```

#### Tabla tipo_caracteristica_retaa
```{r, echo=TRUE}
#cabecera_transacciones_retaa
Tipo_caracteristicas_retaa <- tbl(con, c("Tipo_caracteristicas_retaa_trans"))
Tipo_caracteristicas_retaa
```


#### Tabla Colaboradores

```{r, echo=TRUE}
#Tabla Colaboradores
Colaboradores <- tbl(con, c("Colaboradores"))
Colaboradores %>% variable.names()
```

Tambien podemos visualizar las conexxiones entre las tablas con el paquete `datamodelr` que nos permite construir diagramas entidad-realación

```{r, fig.height=9, fig.width=9}
library(datamodelr) #paquete para armar diagrama de entidad relacion

coneccion <- odbcDriverConnect(
  connection = "Driver=SQL Server; Server=BC-RETA; Database=Estimaciones_copia; UID=estimaciones_consulta; Pwd=Esti.bc.201923"
  )

sQuery <- dm_re_query("sqlserver")
dm_retaa <- sqlQuery(channel = coneccion, sQuery, stringsAsFactors = FALSE, errors=TRUE)
dm_retaa <- as.data_model(dm_retaa) #paso a formato modelo

focus <-list(tables  = c("Año_campañas","cabecera_transacciones_retaa","caract_id_grano",               
"caract_id_grano_campaña_vista","Colaboradores","Granos_zonas_retaa")) 
 
graph <- dm_create_graph(dm_retaa , rankdir = "BT", focus = focus, col_attr = c("column", "type")) 
dm_render_graph(graph) #grafico
```


### Query SQL vs dplyr

En esta seccion vamos a replicar la consulta SQL que vimos arriba pero en fomrato dplyr. Vamos a ver que una consulta muy extensa se puede realizar en una fomra más prolija y breve.

El comando`show_query` permite extraer la consulta en formato SQL.

```{r echo=TRUE}
tabla_consulta_sql <- Tipo_caracteristicas_retaa %>%  
  left_join(cabecera_transacciones_retaa,by = c("id_trans","id_colaborador")) %>% #join con tabla cabecera
  left_join(Tipo_grano ,by = "id_grano") %>%
  left_join(Anio_campanias ,by = c("id_campaña"="id_campania") ) %>%
  left_join(Tipo_zona_retaa, by = c("id_zona")  ) %>% 
  filter(id_campaña == 9,id_zona==5,nivel==1,id_grano==1,
         id_tipo_pregunta==6, max_estado == 1, estado==1) %>%
  group_by(descripcion_grano, id_grano, descripcion_campania, id_campaña, descripcion_zona_retaa, id_zona,
          nivel, id_tipo_pregunta, id_caract,descripcion) %>% 
  summarise(promedio_max = round(mean(max, na.rm = T),2),
            promedio_min = round(mean(min, na.rm = T),2)) 

tabla_consulta_sql %>% dplyr::show_query() #ver query SQL

tabla_consulta_sql #salida
```

### Planteos Tecnologicos

Construir los planteos tecnológicos suele ser un trabajo que tedioso que no esta automatizado y suele tomar bastante tiempo. En esta sección buscamos automatizar la construcción de los planteos.


```{r echo=TRUE}
# tabla con todas los insumos incluidos en la base
tabla_variables <- Tipo_caracteristicas_retaa %>% distinct(descripcion,tipo_unidad) %>% as_tibble()

#lista de variables incluidas
variables_planteo <- c("Adopción de NT","max_min","nivel","id_campaña","id_grano","id_zona",
                       "descr_grano","descr_campania","Semilla","Urea","PDA",
                       "Glifosato concentrado - Barbecho",
                       "Glifosato concentrado - cultivo","Hib. RR Bt2","2-4D","Dicamba",
                       "Metsulfurón",
                       "SPS","Atrazina","Metolaclor","Piclorám","Diamidas","Diclosulam", 
                       "Fungicida 1 (Estrob. + Triazol)","Semilla", "Inoc. + Fungic.",
                       "Inoculante 1 (full)","Fosforados 1", "Fosforados 2",
                       "Curasemilla - Fungicida base","Clorimurón",
                       "PMA","Dimetoato", "Curasemilla 2 - Fungicida",
"Curasemilla 2 - fungic.","	
Fungicida 2")
```



```{r}
#Armo la consulta de planteos
planteos <- Tipo_caracteristicas_retaa %>%  
  filter(descripcion %in% variables_planteo) %>% #me quedo con insumos incluidos en los planteos
  left_join(cabecera_transacciones_retaa, by = c("id_trans","id_colaborador")) %>% 
  left_join(Tipo_zona_retaa, by=c("id_zona")) %>% 
  left_join(Tipo_grano, by="id_grano") %>%
  #left_join(tipo_pregunta_retaa, by = c("id_tipo_pregunta"= "id_pregunta")) %>% 
  left_join(Anio_campanias,by=c("id_campaña"="id_campania" )) %>%
  filter(estado==1) %>% #encuestas validadas
  #correcion maiz tardio por carga retaa
  mutate(id_grano = case_when( (id_grano==8 & id_zona %in% c(1,2,16) )~ 7,
                                                     T ~ as.double(id_grano) ),
         descripcion_grano = ifelse(id_grano==7, "Maíz 1° Temprano",descripcion_grano)
         ) %>% 
  mutate(max = case_when(tipo_unidad =="%" & is.na(max) ~ 0,
                         T ~ as.numeric(max) ),
         min = case_when(tipo_unidad =="%" & is.na(min) ~ as.numeric(max),
         T ~ as.numeric(min)
                         )
         ) %>% 
   group_by( id_campaña ,descripcion_campania , nivel, 
             id_zona, descripcion_zona_retaa,
             id_grano, descripcion_grano, descripcion) %>% 
  summarise(promedio_max = mean(max, na.rm = T), #promedio maximo aplicado
            promedio_min = mean(min, na.rm = T) #promedio minimo aplicado
            #promedio_porc_aplic = mean(porc_aplic, na.rm = T)
            ) %>% 
  mutate(doble_na = ifelse( is.na(promedio_max) & is.na(promedio_min),1,0 )) %>%
  filter(doble_na !=1) %>% 
  mutate( promedio = (promedio_max+ promedio_min)/2) %>% 
  select(-c(promedio_max,promedio_min) ) 
  


#Funcion para escalar el nivel de adopcion tecnologica
#escalar <- function(x){ x = x/sum(x,na.rm = T) *100 }

#Genero descripcion Nivel Tecnológico y escalo Adopcion de NT
planteos <- planteos %>% as_tibble() %>% 
  mutate(descripcion_nivel = case_when(nivel == 1 ~ "Alto",
                                       nivel == 2 ~ "Medio",
                                       nivel == 3 ~ "Bajo")) %>% 
  pivot_wider(names_from = descripcion,values_from = c(promedio) ) %>% 
  group_by(id_campaña,id_zona,id_grano)# %>%
  #mutate(Adopcion_NT = escalar(`Adopción de NT`))   #escalo a 100 el nivel tecnologico

#Paso a formato long
planteos <- planteos %>%
  mutate(adopcion_nt = `Adopción de NT`) %>% 
  pivot_longer(cols = -c("id_campaña", "descripcion_campania","nivel","id_zona","descripcion_zona_retaa" ,"id_grano","descripcion_grano", "descripcion_nivel","adopcion_nt") ,names_to = "variables",values_to = "valores")

Tipo_zona_retaa
```


```{r echo=TRUE}
planteos_pond <- planteos %>%
  group_by(id_campaña,descripcion_campania,id_zona, descripcion_zona_retaa,
           id_grano,descripcion_grano,variables) %>%
  filter(!is.na(valores) ) %>% #esto es para no contar los no contestados y calcular los planteos Retaa "promedio simple"
  summarise(valores =  weighted.mean(valores ,w = adopcion_nt/100,na.rm = T)
            )
```

#### Planteos {.tabset}

##### Soja
```{r echo=TRUE, fig.height=9, fig.width=9}
variables_planteo_soja <-c("Semilla", "SPS","Glifosato concentrado - Barbecho",
                           "Glifosato concentrado - cultivo", "2-4D","Clorimurón",
                           "Metsulfurón","Diclosulam","Diamidas",
                           "Estrobirulina + Triazol","Inoculante 1 (full)","Inoc. + Fungic.","Fungicida 2") 


planteo_soja <- planteos_pond  %>% 
  filter(descripcion_grano=="Soja 1°",variables %in% variables_planteo_soja) %>% ungroup()
  
  
planteos_pond  %>% 
  filter(descripcion_grano=="Soja 1°",variables %in% variables_planteo_soja) %>% 
  ggplot(.,mapping = aes(y=valores,x=descripcion_campania, color=as.factor(descripcion_zona_retaa)))+ 
  geom_point() +  facet_wrap(~variables, scales = "free_y")+
  labs(title =  "Dosis aplicadas - Soja 1º")+
  labs(x="Campaña", color="Zona")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        legend.position = "bottom"
        ) 

```

```{r}
planteos  %>% 
  filter(descripcion_grano=="Soja 1°",variables %in% variables_planteo_soja) %>% 
  filter(descripcion_campania=="2017/2018",descripcion_zona_retaa=="III")
```

```{r}
planteos %>% filter(variables=="Adopción de NT") %>% group_by(id_grano, descripcion_grano, descripcion_zona_retaa,descripcion_campania) %>%  summarise(adopcion = sum(valores))

planteos %>% filter(descripcion_campania=="2016/2017", descripcion_zona_retaa=="III",
                    id_grano==2, variables=="Adopción de NT")
```

##### Trigo
```{r echo=TRUE, fig.height=9, fig.width=9}
variables_planteo_Trigo <-c("Semilla","Urea","PMA","Glifosato concentrado - Barbecho",
                           "2-4D","Dicamba", "Metsulfurón","Fosforados 1","Fungicida 1 (Estrob. + Triazol)",
                           "Curasemilla 2 - Fungicida","Curasemilla 2 - fungic.") #Lambdacialotrina no lo encontré

planteo_trigo <- planteos_pond  %>% 
  filter(descripcion_grano=="Trigo",variables %in% variables_planteo_Trigo) %>% ungroup()
  

planteos_pond  %>% 
  filter(descripcion_grano=="Trigo",variables %in% variables_planteo_Trigo) %>% 
  ggplot(.,mapping = aes(y=valores,x=descripcion_campania, color=as.factor(descripcion_zona_retaa)))+ 
  geom_point() +  facet_wrap(~variables, scales = "free_y")+
  labs(title =  "Dosis aplicadas - Trigo")+
  labs(x="Campaña", color="Zona")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        legend.position = "bottom"
        ) 
```

##### Maiz
```{r, fig.height=9, fig.width=9, echo=TRUE}
variables_planteo_Maiz <-c( "Hib. RR Bt2", "Urea","PDA","Glifosato concentrado - Barbecho",
                           "Glifosato concentrado - cultivo", "2-4D","Atrazina",
                           "Metolaclor","Piclorám","Diamidas",
                           "Dicamba", "Estrobirulina + Triazol") #Lambdacialotrina no lo encontré

planteo_maiz <- planteos_pond  %>% 
  filter(descripcion_grano=="Maíz 1° Temprano",variables %in% variables_planteo_Maiz) %>% ungroup() 

planteos_pond  %>% 
  filter(descripcion_grano=="Maíz 1° Temprano",variables %in% variables_planteo_Maiz) %>% 
  ggplot(.,mapping = aes(y=valores,x=descripcion_campania, color=as.factor(descripcion_zona_retaa)))+ 
  geom_point() +  facet_wrap(~variables, scales = "free_y")+
  labs(title =  "Dosis aplicadas - Maiz")+
  labs(x="Campaña", color="Zona")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        legend.position = "bottom"
        ) 

```

#### {-}

Guardo planteos
```{r}
library(openxlsx) #activamos la librería

write.xlsx(x = planteos_pond, file = "datasets/planteos.xlsx", row.names = FALSE)
```

#### Evolución del nivel tecnológico {.tabset}

##### Maiz 1º
```{r, fig.height=9, fig.width=9, echo=TRUE}
planteos %>% filter(descripcion_grano=="Maíz 1° Temprano", variables=="Adopción de NT") %>% 
ggplot(.,mapping = aes(x = descripcion_campania, y = valores, group=nivel,fill = as.factor(descripcion_nivel))) +
  geom_col() +
  facet_wrap(~descripcion_zona_retaa)+  theme_bw()+
  labs(title =  "Nivel tecnológico por zona - Maíz temprano")+
  labs(x="Campaña", fill="Nivel tecnológico")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        legend.position = "top"
        ) 
```

##### Maiz Tardio y 2º
```{r, fig.height=9, fig.width=9, echo=TRUE}
planteos %>% filter(descripcion_grano=="Maíz 1° Tardio y 2°", variables=="Adopción de NT") %>% 
ggplot(.,mapping = aes(x = descripcion_campania, y = valores, group=nivel,fill = as.factor(descripcion_nivel))) +
  geom_col() +
  facet_wrap(~descripcion_zona_retaa)+  theme_bw()+
  labs(title =  "Nivel tecnológico por zona - Maíz tardío")+
  labs(x="Campaña", fill="Nivel tecnológico")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        legend.position = "top"
        ) 
```


##### Soja
```{r, fig.height=9, fig.width=9, echo=TRUE}
planteos %>% filter(descripcion_grano=="Soja 1°", variables=="Adopción de NT") %>% 
ggplot(.,mapping = aes(x = descripcion_campania, y = valores, group=nivel,fill = as.factor(descripcion_nivel))) +
  geom_col() +
  facet_wrap(~descripcion_zona_retaa)+  theme_bw()+
  labs(title =  "Nivel tecnológico por zona -Soja")+
  labs(x="Campaña", fill="Nivel tecnológico")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        legend.position = "top"
        ) 

```

##### Trigo
```{r, fig.height=9, fig.width=9, echo=TRUE}
planteos %>% filter(descripcion_grano=="Trigo" , variables=="Adopción de NT") %>% 
ggplot(.,mapping = aes(x = descripcion_campania, y = valores, group=nivel,fill = as.factor(descripcion_nivel))) +
  geom_col() +
  facet_wrap(~descripcion_zona_retaa)+  theme_bw()+
  labs(title =  "Nivel tecnológico por zona -Trigo")+
  labs(x="Campaña", fill="Nivel tecnológico")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        legend.position = "top"
        ) 
```
##### Girasol
```{r, fig.height=9, fig.width=9, echo=TRUE}
planteos %>% filter(descripcion_grano=="Girasol" , variables=="Adopción de NT") %>% 
ggplot(.,mapping = aes(x = descripcion_campania, y = valores, group=nivel,fill = as.factor(descripcion_nivel))) +
  geom_col() +
  facet_wrap(~descripcion_zona_retaa)+  theme_bw()+
  labs(title =  "Nivel tecnológico por zona - Girasol")+
  labs(x="Campaña", fill="Nivel tecnológico")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        legend.position = "top"
        ) 
```
##### Cebada
```{r, fig.height=9, fig.width=9, echo=TRUE}
planteos %>% filter(descripcion_grano=="Cebada" , variables=="Adopción de NT") %>% 
ggplot(.,mapping = aes(x = descripcion_campania, y = valores, group=nivel,fill = as.factor(descripcion_nivel))) +
  geom_col() +
  facet_wrap(~descripcion_zona_retaa)+  theme_bw()+
  labs(title =  "Nivel tecnológico por zona -Cebada")+
  labs(x="Campaña", fill="Nivel tecnológico")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        legend.position = "top"
        ) 

```

#### {-}

#### Dosis de fertilización

```{r, fig.height=9, fig.width=9, echo=TRUE}
#Grafico
planteos %>% filter(descripcion_grano=="Maíz 1° Temprano", variables=="Urea")  %>%  #filtro cultivo
ggplot(.,mapping = aes(x = descripcion_campania,
                       y = valores, group=nivel,color = as.factor(descripcion_nivel))) +
  geom_line() + geom_point()+
  facet_wrap(~descripcion_zona_retaa) +  
  theme_bw() +
  labs(title =  "Fertilización con Urea (kg/ha) en Maíz temprano")+
  labs(x="Campaña", color="Nivel tecnológico")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        legend.position = "bottom"
        )
```


```{r, fig.height=9, fig.width=9, echo=TRUE}
#Grafico
planteos_pond %>% filter(descripcion_grano=="Maíz 1° Temprano", variables=="Urea")  %>%  #filtro cultivo
ggplot(.,mapping = aes(x = descripcion_campania,
                       y = valores, group=1)) +
  geom_line() + geom_point()+
  facet_wrap(~descripcion_zona_retaa) +  
  theme_bw() +
  labs(title =  "Fertilización con Urea (kg/ha) en Maíz temprano")+
  labs(x="Campaña", color="Nivel tecnológico")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        legend.position = "bottom"
        )
```

```{r, fig.height=9, fig.width=9, echo=TRUE}
#Grafico
planteos_pond %>% filter(descripcion_grano=="Trigo", variables=="Urea")  %>%  #filtro cultivo
ggplot(.,mapping = aes(x = descripcion_campania,
                       y = valores, group=1)) +
  geom_line() + geom_point()+
  facet_wrap(~descripcion_zona_retaa) +  
  theme_bw() +
  labs(title =  "Fertilización con Urea (kg/ha) en Trigo")+
  labs(x="Campaña", color="Nivel tecnológico")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        legend.position = "bottom"
        )
```

### Precios

https://emoriebeck.github.io/R-tutorials/purrr/#

```{r}
unique(planteos$variables) %>% write.xlsx("datasets/insumos_planteos.xlsx")
```



